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Enregistrement W4409338922 · doi:10.3390/cells14080562

Glioblastoma Stem Cells at the Nexus of Tumor Heterogeneity, Immune Evasion, and Therapeutic Resistance

2025· review· en· W4409338922 sur OpenAlexaff
Justin Tang, Md. Al Amin, Jian L. Campian

Notice bibliographique

RevueCells · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésGlioblastomaEvasion (ethics)Nexus (standard)Immune systemResistance (ecology)Stem cellImmune surveillanceCancer researchBiologyImmunologyGeneticsComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma (GBM) is an exceedingly aggressive primary brain tumor defined by rapid growth, extensive infiltration, and resistance to standard therapies. A central factor driving these malignancies is the subpopulation of glioblastoma stem cells (GSCs), which possess self-renewal capacity, multipotency, and the ability to regenerate tumor heterogeneity. GSCs contribute to key hallmarks of GBM pathobiology, including relentless progression, resistance to chemotherapy and radiotherapy, and inevitable recurrence. GSCs exhibit distinct molecular signatures, enhanced DNA repair, and metabolic adaptations that protect them against conventional treatments. Moreover, they reside within specialized niches-such as perivascular or hypoxic microenvironments-that sustain stemness, promote immunosuppression, and facilitate angiogenesis. Recent discoveries highlight signaling pathways like Notch, Wnt/β-catenin, Hedgehog, STAT3-PARN, and factors such as TFPI2 and HML-2 as critical regulators of GSC maintenance, plasticity, and immune evasion. These findings underscore the complexity of GSC biology and their pivotal role in driving GBM heterogeneity and therapeutic failure. Emerging therapeutic strategies aim to target GSCs through multiple avenues, including surface markers, immunotherapeutics (e.g., CAR T cells), metabolic vulnerabilities, and combination regimens. Advances in patient-derived organoids, single-cell omics, and 3D co-culture models enable more accurate representation of the tumor ecosystem and personalized therapeutic approaches. Ultimately, improved understanding of GSC-specific targets and the tumor microenvironment promises more effective interventions, paving the way toward better clinical outcomes for GBM patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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